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Advances in Computational Intelligence : IEEE World Congress on Computational Intelligence, WCCI 2012, Brisbane, Australia, June 10-15, 2012 : Plenary/Invited Lectures /

Contenido: 1. Metaaprendizaje perezoso: creación de conjuntos de modelos personalizados bajo demanda; 2. Aprendizaje multiagente a través de la neuroevolución; 3. Ingeniería inversa de la vía auditiva humana; 4. Desempaquetar y comprender los algoritmos evolutivos; 5. Representación en la computació...

Deskribapen osoa

Gorde:
Erakunde egilea: IEEE World Congress on Computational Intelligence ( Brisbane, Australia)
Beste egile batzuk: Liu, Jing (edición) (edición)
Formatua: Konferentzia-aktak Liburua
Hizkuntza:ingelesa
Argitaratua: Berlín, Alemania : Springer, 2012, c2012
Saila:(Lecture Notes in Computer Science ; Information Systems and Application, incl. Internet/Web and HCI) 7311.
Gaiak:
Algoritmos Genéticos
Optimización
Interacción Hombre-Máquina
Conocimiento
Reconocimiento de Patrones
Agentes Inteligentes (Software)
Estrategias de Aprendizaje
Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Tema Principal
Inteligencia Artificial - > Congresos - > Tema Principal
Redes Neurales
Cómputo Evolutivo - > Tema Principal
Neurociencias
Sistemas Difusos
Sistemas Computacionales
Ingeniería Computacional
Sarrera elektronikoa:Ver documento en línea
Etiketak: Etiketa erantsi
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Gaia:Contenido: 1. Metaaprendizaje perezoso: creación de conjuntos de modelos personalizados bajo demanda; 2. Aprendizaje multiagente a través de la neuroevolución; 3. Ingeniería inversa de la vía auditiva humana; 4. Desempaquetar y comprender los algoritmos evolutivos; 5. Representación en la computación evolutiva; 6. Teoría y práctica; 7. Muestreo en optimización evolutiva multiobjetivo; 8. Búsqueda de la transitividad, una muestra de cálculo relacional difuso; 9. Modelado difuso inspirado en la cognición; 10. Un marco basado en un modelo difuso unificado para el modelado y control de sistemas complejos: desde el control de vehículos voladores hasta el control cooperativo cerebro-máquina; 11. Aprendizaje predictivo, descubrimiento de conocimientos y filosofía de la ciencia; 12. Evolución de las redes neuronales y los sistemas neurogenéticos para el modelado de datos espacial y espectro-temporal y el reconocimiento de patrones; 13. Descubriendo el código neuronal usando un modelo de rata durante una tarea de control de aprendizaje.
Deskribapen fisikoa:1 libro electrónico en línea (VIII, 284 p.)
1 recurso en línea
ISBN:978-3-642-30687-7
Sartu:Licencias ilimitadas

Antzeko izenburuak